published_or_final_version / Real Estate and Construction / Master / Master of Science in Construction Project Management

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The subject of this study was the development of a computer-based system for the modeling of costing assumptions in an academic department. Initially, costing assumptions were defined as those assumptions made in the selection of costing sources and apportioning procedures in cost studies. The major theme of this study was that the system should allow for multiple sets of costing assumptions to be modeled, and it should allow for a very low level of cost disaggregation. This modeling system allows costs to be attached to individual course enrollments, and it also allows multiple departmental cost studies to be performed simultaneously so that any two may be compared for sensitivity analysis.

Introdução: Dados de custo necessários na Análise de Custo-Efetividade (CEA) são, muitas vezes, obtidos de estudos longitudinais primários. Neste contexto, é comum a presença de censura caracterizada por não se ter os dados de custo a partir de certo momento, devido ao fato de que indivíduos saem do estudo sem esse estar finalizado. A ideia da Ponderação pela Probabilidade Inversa (IPW – do inglês, Inverse Probability Weighting) vem sendo bastante estudada na literatura relacionada a esse problema, mas é desconhecida a disponibilidade de ferramentas computacionais para esse contexto. Objetivo: Construir ferramentas computacionais em software Excel e R, para estimação de custos pelo método IPW conforme proposto por Bang e Tsiatis (2000), com o objetivo de lidar com o problema da censura em dados de custos. Métodos: Através da criação de planilhas eletrônicas em software Excel e programação em software R, e utilizando-se bancos de dados hipotéticos com situações diversas, busca-se propiciar ao pesquisador maior entendimento do uso desse estimador bem como a interpretação dos seus resultados. Resultados: As ferramentas desenvolvidas, ao proporcionarem a aplicação do método IPW de modo intuitivo, se mostraram como facilitadoras para a estimação de custos na presença de censura, possibilitando calcular a ICER a partir de dados de custo. Conclusão: As ferramentas desenvolvidas permitem ao pesquisador, além de uma compreensão prática do método, a sua aplicabilidade em maior escala, podendo ser considerada como alternativa satisfatória às dificuldades postas pelo problema da censura na CEA. / Introduction: Cost data needed in Cost-Effectiveness Analysis (CEA) are often obtained from longitudinal primary studies. In this context, it is common the presence of censoring characterized by not having cost data after a certain point, due to the fact that individuals leave the study without this being finalized. The idea of Inverse Probability Weighting (IPW) has been extensively studied in the literature related to this problem, but is unknown the availability of computational tools for this context. Objective: To develop computational tools in software Excel and software R, to estimate costs by IPW method, as proposed by Bang and Tsiatis (2000), in order to deal with the problem of censorship in cost data. Methods: By creating spreadsheets in Excel software and programming in R software, and using hypothetical database with different situations, we seek to provide to the researcher most understanding of the use of IPW estimator and the interpretation of its results. Results: The developed tools, affording the application of IPW method in an intuitive way, showed themselves as facilitators for the cost estimation in the presence of censorship, allowing to calculate the ICER from more accurate cost data. Conclusion: The developed tools allow the researcher, besides a practical understanding of the method, its applicability on a larger scale, and may be considered a satisfactory alternative to the difficulties posed by the problem of censorship in CEA.

Introdução: Dados de custo necessários na Análise de Custo-Efetividade (CEA) são, muitas vezes, obtidos de estudos longitudinais primários. Neste contexto, é comum a presença de censura caracterizada por não se ter os dados de custo a partir de certo momento, devido ao fato de que indivíduos saem do estudo sem esse estar finalizado. A ideia da Ponderação pela Probabilidade Inversa (IPW – do inglês, Inverse Probability Weighting) vem sendo bastante estudada na literatura relacionada a esse problema, mas é desconhecida a disponibilidade de ferramentas computacionais para esse contexto. Objetivo: Construir ferramentas computacionais em software Excel e R, para estimação de custos pelo método IPW conforme proposto por Bang e Tsiatis (2000), com o objetivo de lidar com o problema da censura em dados de custos. Métodos: Através da criação de planilhas eletrônicas em software Excel e programação em software R, e utilizando-se bancos de dados hipotéticos com situações diversas, busca-se propiciar ao pesquisador maior entendimento do uso desse estimador bem como a interpretação dos seus resultados. Resultados: As ferramentas desenvolvidas, ao proporcionarem a aplicação do método IPW de modo intuitivo, se mostraram como facilitadoras para a estimação de custos na presença de censura, possibilitando calcular a ICER a partir de dados de custo. Conclusão: As ferramentas desenvolvidas permitem ao pesquisador, além de uma compreensão prática do método, a sua aplicabilidade em maior escala, podendo ser considerada como alternativa satisfatória às dificuldades postas pelo problema da censura na CEA. / Introduction: Cost data needed in Cost-Effectiveness Analysis (CEA) are often obtained from longitudinal primary studies. In this context, it is common the presence of censoring characterized by not having cost data after a certain point, due to the fact that individuals leave the study without this being finalized. The idea of Inverse Probability Weighting (IPW) has been extensively studied in the literature related to this problem, but is unknown the availability of computational tools for this context. Objective: To develop computational tools in software Excel and software R, to estimate costs by IPW method, as proposed by Bang and Tsiatis (2000), in order to deal with the problem of censorship in cost data. Methods: By creating spreadsheets in Excel software and programming in R software, and using hypothetical database with different situations, we seek to provide to the researcher most understanding of the use of IPW estimator and the interpretation of its results. Results: The developed tools, affording the application of IPW method in an intuitive way, showed themselves as facilitators for the cost estimation in the presence of censorship, allowing to calculate the ICER from more accurate cost data. Conclusion: The developed tools allow the researcher, besides a practical understanding of the method, its applicability on a larger scale, and may be considered a satisfactory alternative to the difficulties posed by the problem of censorship in CEA.

Introdução: Dados de custo necessários na Análise de Custo-Efetividade (CEA) são, muitas vezes, obtidos de estudos longitudinais primários. Neste contexto, é comum a presença de censura caracterizada por não se ter os dados de custo a partir de certo momento, devido ao fato de que indivíduos saem do estudo sem esse estar finalizado. A ideia da Ponderação pela Probabilidade Inversa (IPW – do inglês, Inverse Probability Weighting) vem sendo bastante estudada na literatura relacionada a esse problema, mas é desconhecida a disponibilidade de ferramentas computacionais para esse contexto. Objetivo: Construir ferramentas computacionais em software Excel e R, para estimação de custos pelo método IPW conforme proposto por Bang e Tsiatis (2000), com o objetivo de lidar com o problema da censura em dados de custos. Métodos: Através da criação de planilhas eletrônicas em software Excel e programação em software R, e utilizando-se bancos de dados hipotéticos com situações diversas, busca-se propiciar ao pesquisador maior entendimento do uso desse estimador bem como a interpretação dos seus resultados. Resultados: As ferramentas desenvolvidas, ao proporcionarem a aplicação do método IPW de modo intuitivo, se mostraram como facilitadoras para a estimação de custos na presença de censura, possibilitando calcular a ICER a partir de dados de custo. Conclusão: As ferramentas desenvolvidas permitem ao pesquisador, além de uma compreensão prática do método, a sua aplicabilidade em maior escala, podendo ser considerada como alternativa satisfatória às dificuldades postas pelo problema da censura na CEA. / Introduction: Cost data needed in Cost-Effectiveness Analysis (CEA) are often obtained from longitudinal primary studies. In this context, it is common the presence of censoring characterized by not having cost data after a certain point, due to the fact that individuals leave the study without this being finalized. The idea of Inverse Probability Weighting (IPW) has been extensively studied in the literature related to this problem, but is unknown the availability of computational tools for this context. Objective: To develop computational tools in software Excel and software R, to estimate costs by IPW method, as proposed by Bang and Tsiatis (2000), in order to deal with the problem of censorship in cost data. Methods: By creating spreadsheets in Excel software and programming in R software, and using hypothetical database with different situations, we seek to provide to the researcher most understanding of the use of IPW estimator and the interpretation of its results. Results: The developed tools, affording the application of IPW method in an intuitive way, showed themselves as facilitators for the cost estimation in the presence of censorship, allowing to calculate the ICER from more accurate cost data. Conclusion: The developed tools allow the researcher, besides a practical understanding of the method, its applicability on a larger scale, and may be considered a satisfactory alternative to the difficulties posed by the problem of censorship in CEA.

Data marts and caching are two closely related concepts in the domain of multi-dimensional data. Both store pre-computed data to provide fast response times for complex OLAP queries, and for both it must be guaranteed that every query can be completely processed. However, they differ extremely in their update behaviour which we utilise to build a specific data mart extended by cache semantics. In this paper, we introduce a novel cache exploitation concept for data marts - coarse-grained caching - in which the containedness check for a multi-dimensional query is done through the comparison of the expected and the actual cardinalities. Therefore, we subdivide the multi-dimensional data into coarse partitions, the so called cubletets, which allow to specify the completeness criteria for incoming queries. We show that during query processing, the completeness check is done with no additional costs.